Dialoghi sulle biotecnologie: “Dal genoma al campo: come bioinformatica e IA sostengono lo sviluppo delle piante TEA”

Frusciante: Lo studio delle sequenze genomiche rappresenta uno strumento fondamentale per comprendere la biologia delle piante e le loro caratteristiche ereditarie. Analizzarle permette di ottenere informazioni dettagliate sui geni e sui meccanismi che regolano caratteri agronomici importanti, fornendo una base solida per sviluppare strategie innovative in ricerca e agricoltura. La conoscenza approfondita di queste sequenze consente di supportare interventi mirati, migliorare la selezione varietale e accelerare lo sviluppo di nuove cultivar più resilienti e produttive, oltre a facilitare l’applicazione delle tecnologie di evoluzione assistita (TEA).

D’Agostino: La conoscenza dell’intera sequenza di DNA (genoma) di una pianta coltivata permette di identificare con precisione i geni responsabili di caratteri agronomici chiave, come la resistenza agli stress ambientali, la qualità, la produttività e la shelf-life, e di pianificare interventi mirati. Inoltre, permette di progettare guide specifiche per strumenti come CRISPR/Cas, che funzionano come un navigatore satellitare capace di accompagnare con precisione le “forbici molecolari” (Cas) fino al punto esatto del DNA da tagliare, riducendo al minimo gli effetti off-target, cioè tagli indesiderati in regioni diverse da quelle bersaglio ma caratterizzate da una sequenza simile. Un’applicazione consolidata di questa tecnologia è il knockout genico, una tecnica che permette di inibire permanentemente l'espressione di un determinato gene. Ad esempio, il gene MLO è responsabile della suscettibilità delle piante all’oidio, che causa la muffa invernale. Eliminando questo gene con CRISPR/Cas, piante come il frumento e il pomodoro diventano più resistenti al patogeno, riducendo così le perdite di raccolto.
Le risorse genomiche offrono la possibilità di individuare varianti naturali vantaggiose all’interno di popolazioni coltivate, varietà locali o specie selvatiche affini. Queste varianti rappresentano bersagli privilegiati per interventi di base editing, una tecnica che permette la sostituzione diretta di singole basi azotate senza introdurre tagli nel DNA, funzionando in modo simile al comando ‘trova e sostituisci’ di un editor di testo come Word. L’identificazione di tali varianti consente di riprodurre in maniera mirata mutazioni già presenti in natura, riducendo significativamente i tempi rispetto ai metodi tradizionali di miglioramento genetico. Inoltre, la disponibilità di un ampio repertorio di varianti offre agli studiosi la possibilità di valutare e selezionare le combinazioni genetiche più adatte a specifici contesti agronomici o climatici, favorendo così lo sviluppo di cultivar più resilienti, produttive e sostenibili.
Un’altra applicazione riguarda l’editing basato sulla riparazione omologa, una tecnica che permette di sostituire (correggere) o inserire ex novo sequenze specifiche nel DNA con grande precisione. Per farlo, è necessario conoscere le sequenze presenti a monte e a valle del sito bersaglio, poiché queste regioni fungono da ancoraggio per guidare la correzione precisa tramite il meccanismo di riparazione del DNA. Senza un genoma completo e ben annotato, questa strategia diventa molto meno efficiente: sarebbe come cercare di eseguire un intervento chirurgico senza conoscere bene l’anatomia.
La conoscenza del genoma è fondamentale anche nelle fasi di trasformazione e rigenerazione delle piante, perché permette di individuare i geni che influenzano la capacità della pianta di reagire positivamente a questi processi e di scegliere le varietà più adatte.
In sintesi, disporre del genoma di una specie è essenziale per sfruttare appieno le potenzialità delle TEA e accelerare lo sviluppo di nuove varietà vegetali.

Frusciante: In Italia, le piante ottenute mediante le TEA possono essere messe in campo a fini sperimentali grazie alle disposizioni transitorie introdotte dai Decreti Legge n. 39/2023 e n. 63/2024, poi convertiti nelle Leggi n. 68/2023 e n. 101/2024. Queste norme consentono di condurre prove sperimentali in campo, fondamentali per passare dalle attività di laboratorio alla valutazione agronomica reale delle varietà modificate. La bioinformatica e la genomica svolgono un ruolo chiave in questo passaggio, contribuendo a rendere più sicuro ed efficace il trasferimento delle piante dal laboratorio al campo.

D’Agostino: La bioinformatica fornisce strumenti fondamentali per analizzare con precisione le modifiche genomiche e valutarne gli effetti. Come evidenziato dalle linee guida per l’analisi delle piante TEA ai fini della sperimentazione in campo, rilasciate dalla Società Italiana di Genetica Agraria lo scorso agosto, una caratterizzazione accurata del genoma è essenziale per garantire che le piante ottenute mediante mutagenesi sito-specifica rientrino nella definizione di NGT1. Le NGT1 rappresentano una categoria di piante mutate considerate equivalenti a quelle ottenute tramite miglioramento genetico convenzionale. L’approccio raccomandato prevede il sequenziamento completo del genoma sia delle linee modificate sia delle linee di partenza, seguito da analisi bioinformatiche avanzate per verificare l’assenza di sequenze estranee al materiale genetico naturalmente presente nella specie e per individuare eventuali mutazioni target e off-target. Questo procedimento assicura la conformità alla normativa vigente e permette di condurre sperimentazioni in campo in sicurezza, confermando il ruolo cruciale della bioinformatica e del sequenziamento genomico nello sviluppo di varietà vegetali migliorate in modo consapevole, razionale e controllato.

Frusciante: Alla luce dei continui progressi nelle tecnologie computazionali applicate alla genetica, l’intelligenza artificiale (IA) può già essere utilizzata per analizzare i genomi delle piante ottenute tramite TEA, o si tratta ancora di una possibilità da sviluppare?

D’Agostino: L’IA e le macchine di apprendimento (algoritmi di machine learning) sono in grado di gestire e interpretare grandi quantità di dati genomici, inclusi quelli derivanti dal sequenziamento completo delle linee modificate e di quelle di partenza. Grazie alla capacità di riconoscere pattern complessi, prevedere effetti off-target e individuare relazioni tra modifiche genetiche e caratteristiche fenotipiche, l’IA rende l’analisi più rapida e precisa rispetto ai metodi tradizionali. Strumenti come EVO2, un avanzato modello di intelligenza artificiale per la genomica, promettono di diventare rapidamente di uso comune nei laboratori, facilitando la comparazione sistematica dei genomi di riferimento e delle linee modificate, l’identificazione di variazioni significative e la selezione mirata di mutazioni vantaggiose. Al momento, si tratta ancora di un potenziale in fase di sviluppo, ma è chiaro che l’applicazione concreta dell’IA in questo contesto sarà presto possibile, accelerando lo sviluppo di varietà vegetali migliorate.